随着全球能源领域“数智”及人工智能时代的到来,油气勘探面临着前所未有的机遇和挑战。深度学习技术作为人工智能领域的重要分支,在油气勘探中应用场景广泛,对其综合分析可为解决新时代油气勘探中复杂问题提供新的思路和方法。为此,通过深度学习技术在地震勘探、测井、岩石薄片鉴定、油藏地质建模、油气大模型等勘探领域中的应用综述,重点阐述了卷积神经网络(CNN)及其变体在地震勘探中的应用,分析了其优势与局限性,并根据目前深度学习技术面临的挑战,指出了油气勘探领域对大模型的探索方向和应用潜力。研究结果表明:(1)深度学习技术已广泛应用于地震资料解释、测井分析、油藏评价等油气勘探领域,以CNN为代表的深度学习方法在去噪、速度建模、构造解释、地震反演等地震资料的处理与解释方面展现出巨大的应用潜力;(2)深度学习技术在测井评价、岩石薄片鉴定、油藏地质建模、油气大模型等任务中不仅能有效地提升勘探效率和精度,还能从复杂数据中发现新的规律,提出对油气勘探中非线性问题的解决方案;(3)深度学习技术在训练数据的质量及代表性、数据集的整合和共享、技术合作与交流等方面还存在问题与挑战。结论认为,基于大数据的深度学习技术将是未来油气勘探的主要技术手段,应建立一套完善的数据管理框架,注重数据标准化和质量控制,创新或持续优化现有模型,加大数据整合与共享,注重地质复杂性和非结构化解释等方面工作,以上工作将有助于推动油气地质勘探领域的科技进步和数智化发展。